Neuronale Netze, Artificial Neural Networks (ANN) oder Simulated Neural Networks (SNN), sind Computermodelle, die sich an der Denkweise des Menschen orientieren und die Informationsverarbeitung, die Speicherung der Informationen und den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachbilden. Neuronale Netze imitieren die Fähigkeit des Gehirns bestimmte Muster zu erkennen oder auszusortieren und aus Entscheidungen und Fehlern die Beziehungen der Daten zueinander feststellen zu können. Bei diesem Modell werden die Eigenschaften der im menschlichen Gehirn vorkommenden Neuronen durch entsprechende Anordnung der einzelnen Netzwerkknoten nachgebildet.

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Jedes Neuron innerhalb des neuronalen Netzes hat einen oder mehrere Eingaben und erzeugt daraus ein Arbeitsergebnis. Jede Eingabe wird mit einem Gewichtungsfaktor versehen, durch den die Eingabewerte der Neuronen modifiziert werden. Das Neuron manipuliert auf mathematischer Basis die Eingabe und das Ergebnis.

Neuronale Netze bestehen aus den Verbindungen der Neuronen, bei dem die Ausgabe eines Neuron die Eingabe für das folgende darstellt bis hin zur Ergebnisausgabe. Das Netzwerk lernt aus positiven und negativen Erfahrungen, wobei die Gewichtungsfaktoren durch menschliche Intervention oder durch vorgegebene Algorithmen die Ergebnisse näher an bekannte Ergebnisse heranführen. Dieses Wissen wird in den Zwischenverbindungen von den Neuronen gespeichert. Ein solches neuronales System hat eine gewisse Ähnlichkeit mit Kindern, die aus Erfahrungen und Übungen lernen.

Die entscheidenden Vorteile von neuronalen Netzen liegen darin, dass diese Netze lineare und nichtlineare Zusammenhänge interpretieren und darstellen können und dass sie diese Zusammenhänge unmittelbar von den zu modellierenden Daten lernen. Daher können neuronale Netze für prädiktive Systeme und Steuerungssysteme benutzt werden. Es kann bestimmte Aufgaben wesentlich effektiver verarbeiten als andere Rechnersysteme.

Neuronale Systeme kommen in der Bildverarbeitung, in Expertensystemen, der Steuerungstechnik und in Wissenssystemen sowie bei der Prozessoptimierung zum Einsatz.